Императив ИТ-директора: Достаточно ли быстро развиваются Ваши технологии, чтобы реализовать Ваши амбиции?

Назначение: что будет означать для Вашего предприятия центрированность данных

Через несколько лет данные и аналитика будут управлять и предсказывать самые важные решения, процессы и взаимодействия на предприятии. Что будет означать для компании эта центрированность на данных?

Вместо изолированных, ограниченных наборов фактов будет создана сеть данных, интегрированная в масштабах всего предприятия. Экспертиза данных будет распространяться не только на ИТ-отдел, но и на бизнес-группы, внутренние операции и отношения с клиентами. Сотрудники всего предприятия будут управлять данными, регулярно получать к ним доступ и использовать их для улучшения своих решений и процессов. Это переход от управления данными к центрированию данных.

Рутинные задачи будут автоматизированы, что позволит руководителям и работникам сосредоточиться на ценностях. Вместо того чтобы полагаться на догадки и электронные таблицы, Ваше предприятие получит возможность запрашивать, сопоставлять и анализировать в режиме реального времени. Отзывы клиентов будут мгновенными и очень точными. 

Создание основы

Стратегия данных должна четко определять, как данные будут информировать, поддерживать и стимулировать реализацию краткосрочных и долгосрочных стратегических бизнес-планов организации, снижать угрозы, определенные в плане управления рисками предприятия, и, в конечном счете, помогать использовать лучшие возможности. Организациям необходимо наделить специальную команду по работе с данными лидерством, ресурсами и поддержкой руководства, необходимой для реализации этой стратегии.

Хорошо разработанная стратегия работы с данными должна включать в себя несколько ключевых областей:

1. Определение высокоприоритетных сценариев использования: Это поможет установить цель "Северной звезды" для стратегии данных, включая четкие ожидания по монетизации данных (т.е. как данные будут создавать ценность), и поможет преобразовать данные как актив. Она также включает в себя разработку базы данных, которая включает в себя данные как из внутренних, так и из внешних источников.
2.  План управления данными: Здесь описывается, как будет осуществляться управление данными, включая политику, управление и операционную модель, необходимые для организации эффективного управления данными.
3. Архитектура высокого уровня, которая позволит реализовать сценарии использования и управление: Это должно быть связано с типами технологий, необходимых для интеграции, преобразования, предоставления и потребления данных. Уровень потребления часто недооценивают, но он должен быть в центре внимания.
4. План повышения грамотности в области данных: Это действие крайне важно, поскольку демократизация данных в масштабах предприятия и попадание данных в руки лиц, принимающих решения на стратегическом и тактическом уровнях, является обязательным условием повышения ценности.

Внедрение новых технологий для управления данными и новых инструментов, поддерживающих создание новых и повторяющихся идей, является ключом к успешной стратегии данных. Из-за сложности данных и разрозненности источников данных, которыми сегодня располагают многие организации, компаниям следует планировать работу на срок от трех до пяти лет, постоянно совершенствуя стратегию. Дайте полномочия и наделите преданную команду способностью добиваться успеха.

Технология: служение видению трансформации

Как только у Вас появится убедительное видение организации, ориентированной на данные, как эффективно использовать технологии для достижения успеха? Наше исследование выявило четыре технологии, в которые инвестируют компании из разных отраслей, чтобы создать правильный цифровой фундамент (Рисунок 2).

Данные и аналитика

Данные и аналитика составляют основу - они занимают первое место среди приоритетов инвестиций: 53% респондентов назвали их своими главными инвестиционными приоритетами, по сравнению с 35% в 2020 году. В сочетании с тремя другими ключевыми технологиями он создает основу для трансформации.

Облако

Это основополагающий уровень для организаций, ориентированных на данные. Многие компании уже завершили начальный переход на облачные технологии, однако облачные технологии по-прежнему остаются для них одним из главных приоритетов. Фактически, стоимость инфраструктуры, в том числе облачной, рассматривается как главное препятствие на пути цифровой трансформации (по мнению 35% респондентов). Большинство компаний понимают важность облачных технологий - они были в числе двух главных приоритетов в опросах 2020 и 2022 Tech Horizon. Лидеры используют облачные технологии, чтобы задействовать больше возможностей "родной" платформы как услуги (PaaS), используя преимущества скорости и гибкости для внедрения инноваций там, где они не смогли бы этого сделать с помощью традиционных технологий, сокращая при этом расходы.

Интернет вещей (IoT)

Организация, ориентированная на данные, испытывает бесконечную жажду данных. IoT - это механизм, позволяющий понять модели поведения операторов. Использование этих данных приводит к операционным прорывам, которые не только повышают рентабельность, но и создают новые формы ценности услуг.

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)

Хотя данные и аналитика являются основой, расширение их ценности происходит за счет выхода за рамки фундаментальной аналитики и использования более продвинутых методов получения информации с помощью искусственного интеллекта или ML. ИИ и ОД позволяют компаниям не только быстро реагировать на ожидания клиентов, но и предвидеть и предсказывать их.

Трансформации, превосходящие ожидания компаний, ставят в приоритет более сложные варианты использования ИИ по сравнению с теми, кто не успевает. Они больше сосредоточены на стратегических приложениях, таких как прогнозирование тенденций и создание новых инновационных предложений (63% против 45%), и чаще включают ИИ и ОД в число основных направлений инвестиций в течение следующих двух лет (39% против 32%), по сравнению с компаниями, которые не оправдали своих ожиданий по трансформации (Рисунок 3). Сочетание этих четырех технологий создает симбиотический эффект производительности и отдачи.

Цель: данные, которые учатся и развиваются

Для многих компаний данные существуют в виде отдельных битов информации. Используется лишь часть структурированных данных, и лишь малая часть неструктурированных данных. То, что используется - квартальные финансовые отчеты и ежемесячные отчеты о продажах - зачастую устарело. Силовое пространство не только блокирует взаимодействие и интеграцию - оно блокирует понимание на уровне предприятия и создает противоречивые данные. Многие компании задаются вопросом, можно ли доверять сведениям, которые они получают из данных, потому что слишком часто они видят противоречивые данные из-за плохого управления и менеджмента.

Как же будет выглядеть трансформация данных?

Преобразование данных

Как ИИ и ОД изменят природу данных и то, как мы их используем?

Данные больше не будут оставаться статичными. Системы искусственного интеллекта в сочетании с ML преобразуют данные таким образом, что они сами обучаются, очищаются и привлекают дополнительные данные по мере того, как меняются клиенты и рыночные условия.

"Это происходит уже сегодня", - говорит Стефани Нашавати (Stephanie Nashawaty), директор SAP по инновациям для клиентов. "Исторически сложилось так, что руководители высшего звена попадали в ловушку, когда данные были замкнуты в организационных силосах, а каждый руководитель бизнес-подразделения считал свои данные собственностью и полагал, что обмен информацией приведет к потере организационной власти. Первые дни пандемии показали, как много предприятий были скованы своими разрозненными технологическими стеками и изолированными возможностями принятия решений".

Данные перейдут из статичного состояния в режим реального времени на огромном количестве устройств, внутренних и внешних источников. Это не просто повышение актуальности отчетов - низкая задержка систем 5G и IoT откроет ворота для целого потока инноваций. Например, автономные автомобили раньше были чем-то из области научной фантастики, а дистанционные хирургические операции с применением технологий считались чем-то из ряда вон выходящим. Оба уже практикуются.

Наконец, как и облачные технологии, ИИ служит стартовой площадкой для новых инновационных предложений - таких развивающихся технологий, как обработка естественного языка, распознавание изображений, а также системы рекомендаций и прогнозирования, используемые в современной передовой аналитике. "В компании Microsoft мы пришли к выводу, что ИИ будет играть ключевую роль", - говорит Эндрю Уилсон, главный специалист по цифровым технологиям в Microsoft. "Это основа для данных, которые учатся и развиваются. Это ключ к следующему поколению аналитики".

Задача: новое поколение управления данными

Хотя преимущества будут огромными, возникнут и серьезные проблемы. 99% компаний сообщают о наличии значительных препятствий в области данных и технологий для осуществления преобразований. Опрошенные руководители назвали высокую стоимость технологий проблемой номер один (35%) на пути к преобразованиям (Рисунок 4). К факторам, влияющим на стоимость, относятся увеличение объема данных, потребность в более высокой вычислительной мощности и увеличение обязательств перед поставщиками облачных услуг.

Несмотря на то, что расходы растут, они также снижаются за счет повышения эффективности гиперконвергенции и виртуализации существующей инфраструктуры. Внедряя современные платформы данных и постепенно выводя из эксплуатации старые унаследованные системы, компании получают значительное снижение затрат на свою ИТ-инфраструктуру.

Широкая доступность централизованных данных - для сотрудников, поставщиков, клиентов и других людей - также создает проблему создания сложных требований к безопасности и конфиденциальности, которая была названа второй по значимости проблемой (27% респондентов). Организация, ориентированная на данные, должна не только углубить свои наступательные и оборонительные меры в области кибербезопасности, но и расширить сеть, чтобы охватить широкий круг игроков.

Ключевой операционной проблемой, связанной с центрированием данных, является сложность подключения и интеграции различных систем данных (третья по значимости проблема, на которую указали 25% респондентов) - ключевой фактор, влияющий на стоимость технологий.

Это выходит за рамки простых показателей стоимости. Чтобы добиться истинной центрированности данных, необходимо агрегировать и обрабатывать данные из тысяч информационных систем предприятия, поставщиков, клиентов, рынков и регулирующих органов, а также систем внутреннего контроля, устройств IoT и сенсорных сетей.

Более того, все больше организаций разрабатывают стратегии работы с данными, которые открывают возможности для новых моделей работы, приносящих доход, включая те, в которых они коммерциализируют свои данные. Одной из новых возможностей в этой области является создание экосистем данных в организациях для продажи наборов данных и моделей или идей, которые были подготовлены с использованием экосистемы данных.

Технология: управление потоком данных

Такой масштаб потребует пересмотра основ управления данными. "Многие компании по-прежнему находятся на экспериментальной стадии работы со своими данными", - говорит Вайбхав Джаджу (Vaibhav Jajoo), руководитель отдела разработки данных в DoorDash. "Они не готовы к масштабам того, что на них обрушивается, чтобы преобразовать данные в действенные идеи".

Данные ценны только тогда, когда они преобразуются в понимание и способствуют принятию обоснованных решений. Учитывая расширение пользовательской базы данных, специалисты по стратегии данных должны уделять первостепенное внимание демократизации данных - сделать их более удобными и доступными с помощью широкого спектра устройств или с помощью гражданских разработчиков.

Наконец, существуют новые технологии, направленные на рационализацию потоков данных и улучшение управления ими. Программно-определяемое хранилище (SDS), которое отделяет ресурсы хранения от базовой аппаратной платформы, может повысить эффективность и масштабируемость. Флеш-массив, который сейчас становится все более доступным, может обеспечить скорость и объем для управления данными в масштабе. Это лишь некоторые из технологических решений, предназначенных для управления данными.